MODIFIKASI ALGORITMA J-BIT ENCODING UNTUK MENINGKATKAN RASIO KOMPRESI
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
J-bit encoding merupakan algoritma kompresi lossless yang memanipulasi \nsetiap bit data dalam file untuk meminimalkan ukuran, dengan cara membagi data \nmenjadi dua output kemudian dikombinasikan kembali menjadi satu output. \nPenelitian ini mengusulkan modifikasi algoritma J-bit encoding dengan cara \nmengeliminasi simbol nol dan satu dari output pertama, sehingga output pertama \nakan berisi data asli selain nol dan satu (dalam ukuran byte) dan output kedua akan \nberisi nilai dua bit yang menjelaskan posisi byte nol, byte satu, dan byte selain nol \ndan satu. Perbandingan kedua algoritma ini dilakukan dengan menguji empat skema \nkombinasi algoritma yaitu (i) transformasi Burrows-Wheeler, Move to Front, J-bit \nencoding dan pengkodean aritmatika, (ii) transformasi Burrows-Wheeler, Move to \nFront, algoritma hasil modifikasi dan pengkodean aritmatika, (iii) transformasi \nBurrows-Wheeler, Move One From Front, J-bit encoding dan pengkodean \naritmatika, (iv) transformasi Burrows-Wheeler, Move One From Front, algoritma \nhasil modifikasi dan pengkodean aritmatika. Dengan menggunakan dataset calgary \ncorpus dan canterbury corpus, hasil pengujian menunjukan bahwa rata-rata rasio \nkompresi terbaik diperoleh dengan menggunakan skema kedua. Selain efektif, \nalgoritma hasil modifikasi juga lebih efisien dibandingkan dengan algoritma J-bit \nencoding.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it